基于蚁群算法的交通–配电网抢修恢复优化决策方法
极端事件导致大停电后,受损的交通道路会影响电网抢修车队前往故障线路区域的进度,从而延缓配电网恢复。为此,提出了一种结合损坏道路修复的配电网抢修恢复方法。首先,在分析不同受损道路对抢修车行驶影响的基础上,构建交通网抢修车约束。其次,考虑受损道路抢修对电网抢修的影响,以配电网失电量最小为目标,协调线路抢修和道路修复建立配电网抢修策略模型,并采用蚁群算法对所提模型进行求解。最后,以IEEE33节点配电网与一个12节点交通网相耦合的系统作为算例进行分析,仿真结果表明,所提方法切实有效提高了配电网抢修速度,减小了大停电后配电网负荷的失电量。所提方案更适用于灾害发生的实际情况,可为配电网灾后恢复提供参考。
基于蚁群算法的交通–配电网抢修恢复优化决策方法
极端事件导致大停电后,受损的交通道路会影响电网抢修车队前往故障线路区域的进度,从而延缓配电网恢复。为此,提出了一种结合损坏道路修复的配电网抢修恢复方法。首先,在分析不同受损道路对抢修车行驶影响的基础上,构建交通网抢修车约束。其次,考虑受损道路抢修对电网抢修的影响,以配电网失电量最小为目标,协调线路抢修和道路修复建立配电网抢修策略模型,并采用蚁群算法对所提模型进行求解。最后,以IEEE33节点配电网与一个12节点交通网相耦合的系统作为算例进行分析,仿真结果表明,所提方法切实有效提高了配电网抢修速度,减小了大停电后配电网负荷的失电量。所提方案更适用于灾害发生的实际情况,可为配电网灾后恢复提供参考。
基于数据分析的配网故障精准抢修应用
该成果通过优质服务管理模块的抢修APP手机宫户端,实现了用户一键报修、跟踪抢修车辆、实时查看抢修过程视频、抢修服务评价;抢修人员直派、回单;电子流程记录等功能,彻底解决了当前配网抢修工作通过95558接派单,一单一派,电话通知,纸质记录等造成的工作被动,效率低下的间题。该成果通过辅助决策模块,实现了对人力、设每、车辆排布进行“网格化”动态优化驻点,彻底解决了当前公司抢修日常驻点的安排是依靠经验总结和行政区域来划分安排,缺乏科学依据,无法动态调整,比较死板的间题。该成果通过实时分析模块,实现了配网实时故草密度、实时停电范围、抢修车辆地理位置等功能,能够实时对全市抢修现状进行把控,彻底解决了当前抢修人员在应对恶劣天气、突发事件时,无法快速、高效、精准的布控抢修力量的问题。该成果通过抢修分析与优质服务管理模块,实现了对全市故障状况的多维度分析,并深入分析了用户需求及投诉原因,彻底解决丁当前配网抢修专业的数据缺乏有效的营配分析和沟通,不能及时分析用户用电情况,对配电网的状态作出判断的间题。该成果通过抢修预测模块,实现丁全市各类型故障发生概率,小区故障量、设备故障类型深度预测等功能,彻底解决丁当前抢修专业缺乏对配网抢修工单数据的深入挖掘及相关预测分析,不能有效掌握配网故障现状和规律的问题。该成果通过实时分析与抢修预测模块,精准掌握了城市配网实时故障状况与各分区故障预测量,并制定出高效精准的辅助决策信息,从而形成管理闭环,彻底解决丁当前配网抢修工作前瞻性不强,故障抢修时间过长、抢修人员疲于奔命,供电迟迟不能恢复,进而引发客户满意度降低甚至投诉的间题。